Юридические алгоритмы формирования предмета доказывания по преступлениям в сфере цифровой экономики и финансов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Для надлежащего правоприменения по преступлениям в сфере цифровой экономики и финансов особое значение имеет использование взаимных связей уголовного и уголовно-процессуального законодательства, создающих единый правовой фундамент уголовного судопроизводства. В статье раскрываются особенности применения определенных совокупностей положений действующего законодательства в форме юридических алгоритмов, надлежащее использование которых позволяет сформировать развернутую характеристику предмета доказывания, а также применить системы юридических тождеств для их использования при установлении пределов доказывания по соответствующим уголовным делам. Описаны научно обоснованные подходы к установлению структуры и содержания информации, имеющей правовой статус, в каждом из доказательств, полученных при расследовании уголовных дел. На их основе разработаны алгоритмы представления доказательств в виде одномерных и многомерных матриц, содержание которых стандартизовано на основе признаков составов преступлений рассматриваемого вида и обстоятельств, подлежащих доказыванию по данным уголовным делам. Это позволяет выполнить их надлежащую проверку и оценку, а также установить достаточность собранной совокупности доказательств. В информационную структуру таких юридических алгоритмов имплементированы «простые» системы юридических тождеств, ориентированных на установление достаточности данных, которые соответствуют признакам состава преступления (что позволяет принять решение о возбуждении уголовного дела), а также «двойные» системы юридических тождеств, позволяющих установить достаточность собранной совокупности доказательств на различных стадиях расследования уголовного дела. Раскрыты особенности иерархических систем юридических алгоритмов, разработанных для выявления признаков совершенных совокупностей преступлений в сфере экономики и компьютерной информации с «перекрестными» формами соучастия. Они нацелены на выявление по результатам расследования соответствующих составов преступлений, совершенных каждым из соучастников. Обсуждаются подходы к научному обоснованию предложений о внесении изменений и дополнений в часть шестую УПК, регламентирующих порядок обработки электронной информации с использованием сертифицированного программного обеспечения для получения доказательств и доказывания по преступлениям в сфере цифровых прав.

Об авторах

В. Прорвич

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Email: vprorvich@hse.ru
ORCID iD: 0009-0000-5964-9056

С. Расторопов

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Email: srastoropov@hse.ru
ORCID iD: 0009-0005-8105-4514

Список литературы

  1. Abdulvadiev A.F. et al. (2021) Crimes committed with the use of information technologies: problems of qualification and features of the investigation. Tyumen: University Press, 376 p. (in Russ.)
  2. Bastrykin A.I. (ed.) (2023) Information technologies in the criminal law sphere. Moscow: UNITY-DANA, 279 p. (in Russ.)
  3. Bastrykin A.I. (ed.) Organization and methodology of investigation of certain types of economic crimes. Moscow: Sputnik+, 2016. 624 p. (in Russ.)
  4. Bychkov V.V. (2022) Conceptual, strategic and doctrinal basis for legislative counteraction in the Russian Federation to extremist crimes committed using information and telecommunication networks. Ius Publicum et Privatum, no. 1, pp. 166–173 (in Russ.)
  5. Dikarev I.S. (2017) Modernization of the pre-trial proceedings system in criminal process. Legal Concept–Legal Paradigm, no. 2, pp. 117–122 (in Russ.)
  6. Efimova L.G. (2020) Sources of legal regulation of public relations in cyberspace. Russkiy zakon=Lex Russica, no. 3, pp. 114–120 (in Russ.)
  7. Gaukhman L.D. (2013) Qualification of crimes: law, theory, practice. Moscow: YurInfoR, 543 p. (in Russ.)
  8. Golovko L.V. (ed.) (2016) Course of criminal procedure. Moscow: Statut, 657 p. (in Russ.)
  9. Luzgin I.M. (1981) Modeling in the investigation. Moscow: Juriducheskaya literatura, 152 p. (in Russ.)
  10. Novikov A.M. (2022) Evidence and proof in investigative practice. Moscow: Moscow Academy of the Investigative Committee of Russia, 184 p. (in Russ.)
  11. Opalsky A.P. (ed.) (2022) Lessons from law enforcement practice in the fight against market manipulation: manual. Moscow: Alpen-Print, 100 p. (in Russ.)
  12. Savenko N.E. (2023) LegalTech in the digital economy and legal regulation of economic activity of citizens. Pravo. Zhurnal. Vysshey shkoly ekonomiki=Law. Journal of the Higher School of Economics, vol. 16, no. 1, pp. 145–171 (in Russ.)
  13. Shmonin A.V. (2017) Trends in development of forensic algorithms for decision-making in criminal process. Trudy akademii upravlenia MVD=Proceedings of the Academy of Management of the Internal Ministry, no. 4, pp. 73–77 (in Russ.)
  14. Soya-Serko L.A. (1980) Investigation programming. Sotcialisticheckaya zakon­nost=Socialist Legality, no. 1, pp. 33–34 (in Russ.)
  15. Stoiko N.G. (2014) Initiation of a criminal case: the legislator’s intent and its implementation. Biblioteka criminalista=Criminologist’s Library, no. 1, pp. 168–173 (in Russ.)
  16. Talapina E.V. (2022) Data processing using artificial intelligence and the risks of discrimination. Pravo. Zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki=Law. Journal of the Higher School of Economics, vol. 15, no. 1, pp. 4–27 (in Russ.)
  17. Timoshenko A.A. (2016) Limits of free assessment of evidence in criminal cases. Rossiyskiy zhurnal pravovyh issledovaniy=Russian Journal of Legal Research, no. 3, pp. 114–120 (in Russ.)
  18. Timoshenko A.A., Feyzov V.R., Chernov I.V. (2023) Scenario approach to the study of directions of regulation of the cryptocurrency sphere in the Russian Federation. Rossiyskiy zhurnal pravovyh issltdovaniy=Russian Journal of Legal Research, no. 2, pp. 21–30 (in Russ.)
  19. Volodina L.M. (2024) Legal regulation of criminal pre-trial procedures. Pravo. Journal Vysshey shkoly ekonomiki=Law. Journal of the Higher School of Economics, vol. 17, no. 2, pp. 195–214 (in Russ.)
  20. Volynsky A.F. (2019) Forensic science and forensic activity. Moscow: UNITY-DANA, 440 p. (in Russ.)
  21. Volynsky A.F. (2020) Computer forensics in the system of criminal legal protection of the “traditional” and digital economy. Moscow: Economika, 476 p. (in Russ.)
  22. Yankovsky R.M. (2020) Cryptocurrencies in the Russian law: surrogates, “other property” and digital money. Pravo. Zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki=Law. Journal of the Higher School of Economics, vol. 13, no. 4, pp. 43–77 (in Russ.)
  23. Zhdanov Yu.N., Ovchinsky V.S. (2020) Cyberpolice of the 21st century. International experience. Moscow: Miezhdunarodnye otnoshenia, 288 p. (in Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Прорвич В., Расторопов С., 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».